Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-Systeme und arbeite an realen Projekten in einem dynamischen Team.
- Unternehmen: Innovatives AI-Startup in Zürich mit direktem Einfluss auf die Branche.
- Vorteile: Monatliches Gehalt von CHF 2'500–4'500, Mentorship und Möglichkeit auf Festanstellung.
- Weitere Informationen: Direkter Zugang zum Gründer und hervorragende Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Rechtsversicherung mit modernster Technologie und echten Anwendungen.
- Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandtem Bereich, solide Programmierkenntnisse und Interesse an KI.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 2500 - 4500 € pro Monat.
Sie befinden sich im Endspurt Ihres Studiums (insbesondere als kurz vor dem Abschluss stehender Masterstudent) und möchten ein praxisorientiertes Praktikum, in dem Sie echte KI-Systeme entwickeln, die in die Produktion gehen. Sie arbeiten gerne mit unordentlichen Daten, schreiben soliden Code und führen Experimente durch, um LLM-gestützte Workflows zu verbessern. Sie lernen schnell, übernehmen Verantwortung und arbeiten gerne eng mit einem kleinen Team zusammen.
INC (Iudex Non Calculat) ist ein Pre-Seed-AI-Startup mit Sitz in Zürich, das Infrastruktur aufbaut, die die Überprüfungen von Deckungen und die Fallbearbeitung für Rechtsschutzversicherungsunternehmen automatisiert. Die Rechtsschutzversicherung ist ein europäischer Markt im Wert von 16,8 Milliarden Euro, in dem jeder Fall immer noch 15-45 Minuten manuelle Überprüfung erfordert. Wir komprimieren das auf unter 2 Minuten. Wir werden von einem bezahlten Pilotprojekt mit einem Schweizer Versicherer unterstützt und haben einen Gründer mit über 120 B2B-Kunden in seinem vorherigen AI-Rechtstechnikunternehmen.
Wir arbeiten an der Schnittstelle von LLM-Agentensystemen, Dokumentenverständnis und domänenspezifischem Denken – wo Genauigkeit, Nachvollziehbarkeit und Auditierbarkeit wichtig sind.
Ihre Verantwortlichkeiten
- Datenpipelines: Helfen Sie beim Aufbau und der Verbesserung von Ingestions- und Verarbeitungs-Pipelines für Versicherungspolicendokumente, rechtliche Texte und Fallbeschreibungen (Parsing, Normalisierung, Strukturierung).
- KI-bereite Strukturierung: Unterstützen Sie Chunking, Metadatenextraktion, Klauselzuordnung und Schema-Design, damit nachgelagerte LLM-Agenten zuverlässig gegen komplexe Policentexte arbeiten.
- LLM-Agenten-Workflows: Prototyp und Implementierung agentischer LLM-Workflows für die Deckungsanalyse – Faktenextraktion, Policenüberprüfung, Ausschlussprüfung und Entscheidungsentwurf – mit Augenmerk auf Genauigkeit, Kosten und Latenz.
- Suche & Abruf: Unterstützung bei Indexierungsstrategien, Embeddings, hybrider Abrufmethoden und Relevanzanpassung für rechtliche und versicherungstechnische Inhalte.
- Bewertung & Qualität: Erstellen von Evaluationssets aus realen Beispielen zur Überprüfung der Deckung, Durchführung von Experimenten, Analyse von Fehlerfällen und Unterstützung bei der Umsetzung von Erkenntnissen in ausgelieferte Verbesserungen.
- Ingenieurgrundlagen: Schreiben Sie sauberen TypeScript-Code, fügen Sie Tests hinzu, wo es angebracht ist, und verbessern Sie die Beobachtbarkeit (Metriken/Logging) für Pipelines und Dienste.
- Zusammenarbeit: Arbeiten Sie eng mit dem Gründer und Fachexperten zusammen; dokumentieren Sie Entscheidungen und teilen Sie Erkenntnisse klar.
Qualifikationen
Minimale Qualifikationen
- Nahe am Abschluss Ihres Studiums: Sie stehen am Ende Ihres Studiums (z.B. abgeschlossenes Masterprogramm oder kurz vor dem Abschluss).
- Abschluss in Informatik, Data Science, Mathematik oder einem verwandten Bereich (in Bearbeitung) – oder gleichwertige praktische Erfahrung.
- Solide Programmierkenntnisse (vorzugsweise TypeScript/Node.js).
- Vertraut mit Datenstrukturen, Algorithmen und der Arbeit mit realen Daten (Randfälle, unordentliche Eingaben).
- Grundkenntnisse in SQL (idealerweise PostgreSQL).
- Interesse an angewandten KI/ML-Systemen (LLMs, Embeddings, Abruf, Bewertung, agentische Workflows) und die Bereitschaft, schnell zu lernen.
- Starkes Verantwortungsbewusstsein und klare Kommunikation in Englisch.
- Verfügbarkeit für das Praktikum in Vollzeit, idealerweise 6 Monate. Vor Ort in Zürich mindestens zweimal pro Woche.
Bevorzugte Qualifikationen
- Erfahrung mit Suchsystemen (Azure AI Search / Elasticsearch), Vektordatenbanken oder Embeddings.
- Vertrautheit mit Datentools (Scraping/Parsing, PDF-Tools, OCR) und/oder Pipeline-Design.
- Erfahrung mit Docker und CI/CD-Grundlagen.
- Vertrautheit mit Cloud-Plattformen (insbesondere Azure) ist von Vorteil.
- Berufliche Kenntnisse in Deutsch.
- Schweizer Arbeitsgenehmigung oder EU/EFTA-Staatsbürgerschaft.
Vorteile
- Direkter Einfluss: Ihre Arbeit fließt in das Produkt ein und verbessert direkt, wie Rechtsschutzversicherer Fälle bearbeiten.
- Lernen & Mentoring: Praktische Erfahrungen mit Produktions-LLM-Agentensystemen, Suche und Datenpipelines in einer Umgebung mit hohem Verantwortungsbewusstsein.
- Breite: Arbeiten Sie über Dokumentenintegration → Policenparsing → LLM-Argumentation → Bewertung.
- Zugang zum Gründer: Arbeiten Sie direkt mit dem Gründer an Architektur, Produkt und technischen Entscheidungen.
- Vergütung: CHF 2'500–4'500 pro Monat, abhängig von Erfahrung und Fähigkeiten.
- Aussicht auf eine Festanstellung: Möglichkeit einer Vollzeitbeschäftigung mit Eigenkapital (ESOP) nach einem erfolgreichen Praktikum.
Wir freuen uns darauf, von Kandidaten zu hören, die ihr Studium abschließen und ein wirkungsvolles Ingenieurpraktikum im Bereich KI anstreben.
Engineering Internship - Ai/Data - Fr.2'500 - Fr.4'500 A Month in Zürich Arbeitgeber: INC (Iudex Non Calculat)
INC (Iudex Non Calculat) ist ein innovatives Pre-Seed AI-Startup in Zürich, das eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet. Hier haben Sie die Möglichkeit, direkt an der Entwicklung von KI-Systemen zu arbeiten, die einen echten Einfluss auf die Effizienz der Rechtsversicherung haben. Mit einem starken Fokus auf Lernen und Mentorship sowie der Aussicht auf eine Festanstellung nach dem Praktikum, ist dies der ideale Ort für engagierte Studierende, die ihre Fähigkeiten in einem schnell wachsenden Bereich weiterentwickeln möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
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✨Nutze Hochschulkarrieremessen
Bei der Suche nach einem Datenwissenschafts-Praktikum solltest du unbedingt die Karrieremessen an deiner Universität nutzen. Dort kannst du direkt mit Firmen, die gerade Praktika anbieten, in Kontakt treten – so zeigst du dein Interesse und kannst dir einen persönlichen Eindruck verschaffen.
✨Engagiere dich in Data-Science-Communities
Schau dich in lokalen oder Online-Communities um, die sich mit Data Science befassen. Plattformen wie Meetup oder spezielle Slack-Channels bieten tolle Gelegenheiten, um Gleichgesinnte zu treffen, von aktuellen Trends zu erfahren und eventuell sogar Stellenangebote zu bekommen.
✨Praktische Projekte zeigen
Baue dir ein Portfolio mit Projekten auf, die deine Fähigkeiten in Data Science zeigen. Dies kann ein kleines Machine-Learning-Projekt oder eine Datenanalyse sein. Verlinke diese Arbeiten in deinem Lebenslauf, wenn du dich bei INC (Iudex Non Calculat) bewirbst – so hinterlässt du einen bleibenden Eindruck.
✨Nutze unsere Plattform für Bewerbungen
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Webseite bei INC (Iudex Non Calculat) für Praktika zu bewerben. Wir haben dort viele interessante Angebote, und das Bewerben über uns erhöht deine Chance, gesehen zu werden!
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Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeig deine Datenliebe mit Projekten!:In der Datenwissenschaft ist es super wichtig, praktische Erfahrung zu zeigen. Teile einige deiner spannenden Projekte, sei es von deinem Studium oder von privaten Experimenten. Nutze GitHub oder andere Plattformen, um diese Projekte vorzustellen – das beeindruckt uns bei INC (Iudex Non Calculat) definitiv!
Statistiken und Methoden im Anschreiben betonen:Bei einem Praktikum in der Datenwissenschaft wollen wir sehen, dass du dich mit den Grundlagen auskennst. Betone in deinem Anschreiben deine Erfahrungen mit statistischen Methoden, Datenanalyse-Tools oder Programmiersprachen wie Python oder R. Das macht deutlich, dass du bereit bist, tiefer einzutauchen und zu lernen.
Die richtige Ausbildung anführen:Wenn du dich für ein Praktikum bewirbst, ist es wichtig, deine akademischen Leistungen zu zeigen. Füge relevante Kurse und Projekte hinzu, die sich auf Datenanalyse oder maschinelles Lernen beziehen. Das hilft uns zu sehen, dass du das notwendige Wissen mitbringst, um bei INC (Iudex Non Calculat) durchzustarten!
Werde kreativ im Lebenslauf!:Im Datenwissenschaftsbereich dreht sich vieles um Problemlösen und kreatives Denken. Sei also mutig und gestalte deinen Lebenslauf nicht nur informativ, sondern auch ansprechend! Hebe relevante Fähigkeiten, Tools und Erfahrungen hervor. Und vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben – wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei INC (Iudex Non Calculat) vorbereitet
✨Bereite dein Portfolio vor!
Als Data Science Praktikant sollten wir unsere bisherigen Projekte und Erfahrungen in einem Portfolio zusammenstellen. Zeige deine Analysen, Visualisierungen oder Modelle. Das gibt den Interviewern einen konkreten Eindruck von deinen Fähigkeiten und deinem Ansatz bei der Datenanalyse.
✨Technische Fragen im Data Science Bereich
Erwarte technische Fragen zu Algorithmen und statistischen Methoden, die wir in der Praxis angewendet haben. Sei bereit, über Machine Learning-Modelle, Datenaufbereitung und deine Erfahrungen mit Programmiersprachen wie Python und R zu sprechen.
✨Motivation und Lernwille betonen
Da es sich um ein Praktikum handelt, wird oft mehr auf dein Interesse und deine Lernbereitschaft geachtet. Zeige auf, warum du in das Data Science Team bei INC (Iudex Non Calculat) möchtest und wie du deine Fähigkeiten weiterentwickeln willst. Ein echtes Interesse an der Materie überzeugt oft mehr als langjährige Erfahrung!
✨Fragen zur Teamarbeit und Analytics-Tools
Bereite dich darauf vor, über konkrete Situationen zu sprechen, in denen du im Team gearbeitet hast. Insbesondere in Data Science kommen oft Tools wie Jupyter Notebooks oder Tableau zum Einsatz. Wenn du damit Erfahrungen hast, bring sie zur Sprache und erläutere, wie du sie in Projekten eingesetzt hast!